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1、 .运营绩效分析关键词：经济效益指标 发展潜力指标 部运营指标 客户满意指标 主成分分析法 时间序列预测系统 模糊评价法 线性回归 运营绩效分析 MATLAB Excel软件 SPSS软件 SAS软件 一、摘要高校的后勤集团是教育体制改革的产物。在经济上视自负盈亏，独立核算的。我们未来研究业绩走势，假设在未来几年公司不会出现大的变革，基本运行正常。在调查了2000年到2009年之间经济效益等一些指标后，我们对以下问题作出相应的回答和给出了相应的解决。针对问题一： 我们运用了主成分分析法并结合了spss,maltab，sas等一些软件对经济效益指标，发展潜力指标以与部运营指标所调查出的分析数据首
2、先作出他们的标准化的矩阵，然后根据spss软件求出其相关系数矩阵，在用maltab软件求出相关系数矩阵的特征值与其特征向量。其次我们确定了分指标中的主成分，建立主成分与特征向量之间的线性关系。最后我们用这些主成分来对各企业的综合经济效益进行评价。再运用时间序列预测系统以与excel图表分析预测，最后将所得预测带入SAS软件中检验我们的预测是对的，有研究意义的。针对问题二： 我们同样运用了主成分分析法并结合spss,maltab软件对客户满意指标进行分析和预测。同时我们也用了模糊评价法来与其相对比评价，最后结合SAS软件中的时间序列预测系统对其预测作出判断。针对问题三： 在满足顾客，又要追求经济
3、效益最大化上来分析客户满意指标与经济效益指标、发展潜力指标以与部运营指标之间的动态关系，我们假设他们之间具有线性关系，为了得到验证，我们又用spss软件对我们作出的预测进行线性回归分析，在排除一些次要因素的情况下得到的答案跟我们的预测相当吻合，说明他们之间的动态关系基本确定为线性关系。同时考虑客户满意指标与愿意到后勤消费的比例之间的关系，从而发现客户满意度与经济效益的关系，最后对其作出相应的建议。二、问题的提出高校后勤集团是教育体制改革的产物。在经济上是自负盈亏的，独立核算。某高校后勤集团为了研究公司运营绩效走势，详细调查了2000到2009年的包括经济效益指标.发展能力指标.部运营指标以与客
4、户满意度指标的四个运营指标。且每个指标还有分指标。根据所调查的数据分析建立数学模型回答以下问题：一. 通过分别对后勤集团的经济效益.发展潜力以与部运营作综合分析。找出这些指标表现优劣的年份以与未来三年走势。二. 综合分析客户满意指标，阐述客户满意指标的走势。三. 分析客户满意指标与经济效益指标、发展潜力指标以与部运营指标之间的动态关系。研究既要顾客满意，又要追求经济效益的政策措施，最后提供1000字左右的政策与建议。问题的分析高校后勤集团在经济上是自负盈亏，独立核算的。某高校为了研究公司运营绩走势，分别对经济效益指标，发展能力指标，部运营指标以与客户满意度指标进行了详细的调查。 对于问题一：
5、我们只对后勤集团的经济效益指标，发展潜力指标，部运营指标综合性分析，根据所给的调查数据我们运用主成分分析法分别作出各指标与年份的关系图，以此来判断指标的表现优劣情况，并对未来三年的走势作出判定性分析。 对于问题二： 我们对客户满意指标进行综合性分析，同样的，我们根据题目所给调查数据运用主成分分析法，建立相关的图标，以此来阐述客户满意度指标的走势。 对于问题三：三、模型的假设与符号说明2.1 模型的假设1. 假设表中所给数据均为真实可靠的。2. 假设后勤集团在短时间不会出现大的变故，基本运行正常。2.2 符号说明1.x为标准化值，x为数据矩阵中的元素，为第j列的均值，为标准差2.N,C为标准化的
6、矩阵，M,A,D为相关系数矩阵，B为特征向量组成的矩阵3.表示贡献率4.表示特征值5.C表示特征向量6.Z表示各主成分函数7.W表示主成分函数统一后的函数四、模型的建立与求解问题一：请你分别对该后勤集团的经济效益、发展潜力以与部运营情况作综合分析。找出这些指标表现优劣的年份以与未来三年走势。首先我们对经济效益指标进行分析：为了消除原来各指标的量纲，使各指标之间具有可比性，则利用spss软件对其指标进行标准化,公式为：，则可得到标准化矩阵如下:R=相同利用spss软件我们也可以求得相关系数矩阵如下： M=，在用maltab求出相关矩阵的特征根，特征向量Ci, 并求出对应的贡献率 =/和累计贡献率
7、,表格如下：特征向量C1C2C3C4C5X10.44480.71180.31630.1552-0.4139X20.4466-0.2826-0.6830.2664-0.428X30.4436-0.62730.62990.0291-0.1099X40.44990.0764-0.173-0.85780.1611X50.45110.1186-0.08260.41010.7794特征值4.88640.05550.04160.01260.004贡献率0.97726050.01109980.008320.002520.0008累计贡献率0.97726050.98836020.996680.99921可见，只
8、需取前三个作为主成分即可表示满意指标。三个主成分y1,y2和y3,而y1占97.726%,y2占1.109%,y3占0.832%。前三个标准化样本主成分表达式分别为：Z1=0.4448*x1+0.4466*x2+0.4436*x3+0.4499*x4+0.4511*x5;Z2=0.7118*x1-0.2826*x2-0.6273*x3+0.0764*x4+0.1186*x5;Z3=0.3163*x1-0.683*x2+0.6299*x3-0.173*x4-0.0826*x5;综合为一个函数：W=4.8864*Z1+0.0555*Z2+0.00832*Z3；(其中x1,x2,x3,x4,x5都为
9、标准化以后的元素)在excel中计算如下表：年份z1z2z3w差值2000-2.91294390.21879-0.086-14.2252462001-2.85818080.24047-0.0731-13.9559110.269332002-2.2669138-0.0998-0.1696-11.0896412.866272003-0.9264541-0.298-0.198-4.55180146.537842004-0.2530986-0.4387-0.031-1.26237573.2894320050.55697001-0.0711-0.04272.715854273.9782320061.06
10、3135760.29257-0.38195.195259012.479420071.983285670.011130.15249.69808454.5028320082.554732130.049390.3356612.50014782.8020620093.059463220.095230.4942814.97560822.47546合计-2.111E-05通过观察合计为负值即经济上自负盈亏，与题意相符，此分析有效。经济效益指标的优劣看差值大小，其中不考虑亏损状态即W为负值情况（没有意义），其中4.50283最大所对应的为2007年，最小的是2009年，也就是说2007年的经济效益指标最好，
11、2009年的经济效益指标最差。其次我们来分析发展潜力指标：同样的首先我们对其指标进行标准化，所得标准化矩阵为：N=其相关系数矩阵我们通过SPSS软件可以求得：A=再用maltab求出相关矩阵的特征根，特征向量Ci, 并求出对应的贡献率 =/和累计贡献率,表格如下：特征根向量c1c2c3c4x10.5687-0.0386-0.29240.7678x20.2712-0.93320.0236-0.2387x30.55340.20540.8017-0.0942x40.54480.2957-0.5207-0.587特征值3.02870.89290.0540.0244贡献率0.75710.23220.01
12、350.0061累计贡献率0.7571750.9800.993941可见，只需取前两个作为主成分即可表示满意指标。两个主成分y1,y2而y1占75.7175%,y2占22.322%。前两个标准化样本主成分表达式分别为：Z1=0.5687*x1+0.2712*x2+0.5534*x3+0.5448*x4;Z2=-0.0386*x1-0.9332*x2+0.2054*x3+0.2957*x4;综合为一个函数：W=3.0287*Z1+0.8929*Z2;(其中x1,x2,x3,x4为标准化的元素)在excel中计算如下表：年份z1z2w2000-2.96250.17495-8.81622001-2.
13、82290.26547-8.31282002-1.21910.42239-3.31520030.34675-1.9215-0.665520040.13985-0.31630.1411220051.03796-1.29381.9884220060.909810.274053.0002420071.625050.354345.2381820081.422890.951725.1593120091.522151.088675.58222通过对图表中数值分析，W值越大即发展潜力指标越好，不考虑负值，即2004年的发展潜力指标最差，2009年发展潜力指标最好。最后我们来对部运营情况作综合分析：我们还是对
14、其指标进行标准化，得到标准化矩阵为：C=其相关系数矩阵我们通过SPSS软件可以求得：D=再用maltab求出相关矩阵的特征根，特征向量Ci, 并求出对应的贡献率 =/和累计贡献率,表格如下：特征向量c1c2c3c4x10.4792-0.6158-0.2975-0.507x20.5323-0.0538-0.34150.7727x3-0.52540.0122-0.8507-0.0131x40.45930.7563-0.267-0.3817特征值3.44210.46370.06870.0256贡献率0.8605030.1159220.0171750.0064累计贡献率0.8605030.9764260.99
